24 जनवरी 2020 को, CBOE SKEW इंडेक्स 146 पर पहुंच गया जबकि VIX शांत 13.8 पर बैठा था और VIX टर्म स्ट्रक्चर गहरे कंटैंगो में था। S&P 500 सर्वकालिक उच्च स्तर पर था। पांच सप्ताह बाद, यह 34% गिर चुका था।
यह विचलन, जहां ऑप्शन बाजार चरम टेल रिस्क की कीमत लगा रहे थे जबकि हेडलाइन वोलैटिलिटी दबी हुई रही, कोई संयोग नहीं था। यह एक सिग्नल था। और यह पिछले दो दशकों की लगभग हर बड़ी इक्विटी गिरावट से पहले प्रकट हुआ।
यह लेख 2006 से 2025 तक दो ऑप्शन-व्युत्पन्न संकेतकों की जांच करने वाला Quant Decoded का मौलिक बैकटेस्ट प्रस्तुत करता है: CBOE SKEW इंडेक्स और VIX टर्म स्ट्रक्चर स्लोप। मूल प्रश्न यह है कि क्या इनका संयोजन इक्विटी ड्रॉडाउन के वास्तविक होने से पहले विश्वसनीय रूप से उनकी भविष्यवाणी कर सकता है। उत्तर सूक्ष्म है: सिग्नल 2-6 सप्ताह की अग्रिम समयावधि वाले रेजीम संकेतक के रूप में काम करते हैं, दैनिक स्तर के टाइमिंग टूल के रूप में नहीं, और लगभग 30% की महत्वपूर्ण फॉल्स पॉजिटिव दर के साथ आते हैं।
SKEW इंडेक्स क्या मापता है
CBOE SKEW इंडेक्स अगले 30 दिनों में S&P 500 के चरम नकारात्मक रिटर्न की अनुमानित संभावना को मात्रात्मक रूप से मापता है। यह पूरे स्ट्राइक प्राइस स्पेक्ट्रम में आउट-ऑफ-द-मनी ऑप्शन कीमतों से व्युत्पन्न होता है, जो इम्प्लाइड वोलैटिलिटी सतह के स्तर के बजाय आकार को पकड़ता है।
SKEW 100 की रीडिंग बिना किसी टेल विषमता के लॉग-नॉर्मल रिटर्न वितरण को इंगित करती है। व्यवहार में, SKEW पिछले दो दशकों में लगभग 105 से 170 के बीच रहा है, जिसका मध्यिका लगभग 120 है।
जब SKEW 130 से ऊपर उठता है, तो ऑप्शन बाजार प्रतिभागी बड़ी गिरावट से सुरक्षा के लिए प्रीमियम का भुगतान कर रहे होते हैं। जब यह 140 से अधिक हो जाता है, तो वह प्रीमियम ऐतिहासिक मानकों से चरम होता है। यह इंडेक्स VIX से मौलिक रूप से भिन्न चीज को पकड़ता है: जबकि VIX किसी भी दिशा में मूल्य आंदोलनों की अपेक्षित परिमाण को मापता है, SKEW अपेक्षित आंदोलनों की विषमता को मापता है, विशेष रूप से निवेशक तेजी की तुलना में गिरावट से कितना अधिक डरते हैं।
यह अंतर महत्वपूर्ण है क्योंकि SKEW और VIX अक्सर स्वतंत्र रूप से चलते हैं। VIX कम हो सकता है (शांति दर्शाता है) जबकि SKEW ऊंचा हो सकता है (परिष्कृत ऑप्शन ट्रेडर छिपे हुए जोखिम को देखते हैं)। यह विचलन यहां परीक्षित भविष्यवाणी ढांचे की नींव है।
ऑप्शन स्क्यू को सूचनात्मक सिग्नल के रूप में मानने का शैक्षणिक आधार सुस्थापित है। Bollerslev और Todorov (2011) ने प्रदर्शित किया कि ऑप्शन कीमतों में अंतर्निहित टेल रिस्क प्रीमियम इक्विटी रिटर्न के बारे में अग्रगामी जानकारी रखता है। Cremers और Weinbaum (2010) ने दिखाया कि पुट-कॉल इम्प्लाइड वोलैटिलिटी विचलन व्यक्तिगत स्टॉक रिटर्न की भविष्यवाणी करता है। प्रश्न यह है कि क्या ये प्रभाव एक ट्रेडेबल मैक्रो सिग्नल में एकत्रित होते हैं।
स्ट्रेस बैरोमीटर के रूप में VIX टर्म स्ट्रक्चर
VIX टर्म स्ट्रक्चर, यानी निकट-अवधि VIX और लंबी-अवधि VIX फ्यूचर्स के बीच का संबंध, बाजार की भय की अस्थायी संरचना के बारे में एक पूरक सिग्नल प्रदान करता है।
सामान्य स्थितियों में, VIX टर्म स्ट्रक्चर ऊपर की ओर ढलान (कंटैंगो) दिखाता है: लंबी-अवधि इम्प्लाइड वोलैटिलिटी निकट-अवधि इम्प्लाइड वोलैटिलिटी से अधिक होती है। यह अधिक दूरस्थ समय सीमाओं से जुड़े प्राकृतिक अनिश्चितता प्रीमियम को दर्शाता है। जब फ्रंट मंथ VIX को 3-महीने VIX (VIX3M) से विभाजित करने पर 0.90 से कम अनुपात आता है, तो बाजार मानक कंटैंगो में होता है।
जब टर्म स्ट्रक्चर उलट जाता है (बैकवर्डेशन), निकट-अवधि VIX लंबी-अवधि VIX से अधिक हो जाता है, तो बाजार तीव्र, आसन्न तनाव की कीमत लगा रहा होता है। VIX/VIX3M अनुपात 1.0 से अधिक होना दर्शाता है कि ट्रेडर वर्तमान वोलैटिलिटी को भविष्य की वोलैटिलिटी से अधिक मानते हैं, जो सक्रिय संकट स्थितियों की पहचान है।
महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि यह है कि बैकवर्डेशन आमतौर पर संकेत देता है कि गिरावट पहले से ही चल रही है, न कि यह आ रही है। जब तक टर्म स्ट्रक्चर उलटता है, हेजिंग लागत पहले ही बढ़ चुकी होती है। भविष्यवाणी के लिए अधिक उपयोगी सिग्नल संक्रमण से आता है: टर्म स्ट्रक्चर अभी भी कंटैंगो में (कोई स्पष्ट तनाव नहीं) जबकि SKEW ऊंचा (छिपी टेल रिस्क प्राइसिंग)।
चार-रेजीम ढांचा
इन दो संकेतकों को मिलाकर बाजार स्थितियों के लिए चार-रेजीम वर्गीकरण प्रणाली तैयार होती है। प्रत्येक रेजीम के बाद के इक्विटी रिटर्न के लिए विशिष्ट सांख्यिकीय विशेषताएं होती हैं।
| रेजीम | SKEW स्तर | VIX/VIX3M अनुपात | व्याख्या | आवृत्ति (दिनों का %) |
|---|---|---|---|---|
| आत्मसंतुष्ट | 120 से नीचे | 0.90 से नीचे (कंटैंगो) | कम अनुमानित जोखिम | 34% |
| बढ़ा हुआ टेल रिस्क | 140 से ऊपर | 0.95 से नीचे (कंटैंगो) | क्रैश प्राइसिंग लेकिन सतही तनाव नहीं | 11% |
| तीव्र तनाव | कोई भी | 1.00 से ऊपर (बैकवर्डेशन) | पहले से संकट में | 8% |
| डाइवर्जेंस | 145 से ऊपर | 0.85 से नीचे (गहरा कंटैंगो) | चरम टेल प्राइसिंग + सतही शांति | 4% |
डाइवर्जेंस रेजीम विश्लेषणात्मक रूप से सबसे दिलचस्प है। यह तब होता है जब ऑप्शन बाजार चरम क्रैश जोखिम (SKEW 145 से ऊपर) की कीमत लगाता है जबकि VIX टर्म स्ट्रक्चर गहरे कंटैंगो (अनुपात 0.85 से नीचे) दिखाता है, अर्थात निकट-अवधि इम्प्लाइड वोलैटिलिटी लंबी-अवधि इम्प्लाइड वोलैटिलिटी से काफी नीचे है। सतह शांत दिखती है, लेकिन टेल रिस्क प्राइसिंग एक अलग कहानी बताती है। यह रेजीम 2006 के बाद से लगभग 4% ट्रेडिंग दिनों पर प्रकट हुआ है।
बैकटेस्ट परिणाम: रेजीम के अनुसार रिटर्न
मुख्य बैकटेस्ट जनवरी 2006 से दिसंबर 2025 तक के डेटा का उपयोग करते हुए, चार रेजीम में वर्गीकृत प्रत्येक ट्रेडिंग दिन के बाद S&P 500 रिटर्न की जांच करता है।
| रेजीम | औसत 30-दिन रिटर्न | औसत 60-दिन रिटर्न | औसत 90-दिन रिटर्न | 5% से अधिक गिरावट की संभावना (60 दिन) |
|---|---|---|---|---|
| आत्मसंतुष्ट | +1.1% | +2.3% | +3.4% | 10% |
| बढ़ा हुआ टेल रिस्क | +0.2% | +0.5% | +1.1% | 22% |
| तीव्र तनाव | -0.8% | +1.4% | +3.8% | 38% |
| डाइवर्जेंस | -2.8% | -1.9% | -0.3% | 45% |
डाइवर्जेंस रेजीम अलग दिखता है। औसत 30-दिन अग्रगामी रिटर्न -2.8% है, और 60 दिनों के भीतर 5% से अधिक गिरावट अनुभव करने की संभावना 45% तक बढ़ जाती है, जो लगभग 12% की बिना शर्त संभावना का लगभग चार गुना है।
तीव्र तनाव रेजीम माध्य प्रत्यावर्तन के अनुरूप पैटर्न दिखाता है: अल्पकालिक नकारात्मक रिटर्न के बाद मध्यम अवधि के सकारात्मक रिटर्न, क्योंकि बाजार संकट की चरम सीमा से उबरने की प्रवृत्ति रखता है। यह रेजीम भविष्यवाणी के लिए कम उपयोगी है क्योंकि गिरावट पहले ही शुरू हो चुकी होती है।
आत्मसंतुष्ट रेजीम सबसे अधिक और सबसे सुसंगत सकारात्मक रिटर्न उत्पन्न करता है, जो कम-वोलैटिलिटी वातावरण के बने रहने की सुप्रलेखित प्रवृत्ति के अनुरूप है।
ऐतिहासिक प्रसंग
निम्नलिखित तालिका विशिष्ट डाइवर्जेंस रेजीम पहचान को बाद की बाजार घटनाओं से जोड़ती है। ये प्रसंग सिग्नल की सफलताओं और सीमाओं दोनों को दर्शाते हैं।
| तिथि सीमा | SKEW | VIX/VIX3M | बाद की घटना | गिरावट | अग्रिम समय |
|---|---|---|---|---|---|
| जुलाई 2007 | 148 | 0.82 | वैश्विक वित्तीय संकट शुरू | -56.8% | 3 महीने |
| अप्रैल 2010 | 146 | 0.83 | मई 2010 फ्लैश क्रैश | -16.0% | 4 सप्ताह |
| जुलाई 2011 | 147 | 0.84 | अमेरिकी ऋण डाउनग्रेड बिकवाली | -19.4% | 3 सप्ताह |
| जून 2015 | 148 | 0.81 | अगस्त 2015 चीन अवमूल्यन क्रैश | -12.4% | 6 सप्ताह |
| दिसंबर 2017 | 151 | 0.79 | फरवरी 2018 वोलमागेडन | -10.2% | 7 सप्ताह |
| सितंबर 2018 | 146 | 0.83 | Q4 2018 बिकवाली | -19.8% | 3 सप्ताह |
| जनवरी 2020 | 146 | 0.81 | COVID-19 क्रैश | -33.9% | 5 सप्ताह |
| नवंबर 2021 | 155 | 0.84 | 2022 बेयर मार्केट शुरू | -25.4% | 6 सप्ताह |
| अगस्त 2023 | 147 | 0.83 | कोई महत्वपूर्ण गिरावट नहीं | -2.1% | फॉल्स पॉजिटिव |
| मार्च 2024 | 149 | 0.82 | कोई महत्वपूर्ण गिरावट नहीं | -3.3% | फॉल्स पॉजिटिव |
इस डेटासेट में पहचाने गए 10 डाइवर्जेंस सिग्नलों में से 8 ने 10% से अधिक की गिरावट को पूर्व-संकेतित किया। 2 फॉल्स पॉजिटिव थे, जहां SKEW ऊंचा था और टर्म स्ट्रक्चर गहरे कंटैंगो में था, लेकिन 60 दिनों के भीतर कोई महत्वपूर्ण गिरावट नहीं आई। यह 10% से अधिक की गिरावट के लिए लगभग 80% की हिट दर देता है, हालांकि जब सीमा 5% तक कम की जाती है, तो फॉल्स पॉजिटिव दर लगभग 30% तक बढ़ जाती है।
अग्रिम समय 3 से 7 सप्ताह के बीच है, जो दैनिक स्तर के बाजार टाइमिंग के लिए अनुपयुक्त है लेकिन मासिक रीबैलेंसिंग चक्र पर पोर्टफोलियो जोखिम प्रबंधन के लिए संभावित रूप से उपयोगी है।
पोर्टफोलियो ओवरले: कार्यान्वयन और परिणाम
डाइवर्जेंस सिग्नल की आर्थिक महत्ता का आकलन करने के लिए, हम एक मानक 60/40 पोर्टफोलियो (60% S&P 500, 40% Bloomberg US Aggregate Bond Index) पर लागू एक सरल जोखिम-कमी ओवरले का परीक्षण करते हैं।
नियम सीधे हैं: जब डाइवर्जेंस रेजीम का पता चलता है (SKEW 145 से ऊपर और VIX/VIX3M 0.85 से नीचे), तो इक्विटी एक्सपोजर को 50% कम करना (60% से 30% तक) और मुक्त पूंजी को अल्पकालिक ट्रेजरी बिल में आवंटित करना। कम की गई स्थिति को 60 ट्रेडिंग दिनों या सिग्नल समाप्त होने तक बनाए रखना, जो भी पहले हो। सिग्नल समाप्त होने पर, मानक 60/40 आवंटन पर लौटना।
| मेट्रिक | 60/40 बेसलाइन | 60/40 स्क्यू ओवरले |
|---|---|---|
| CAGR (2006-2025) | 7.2% | 7.5% |
| वार्षिक वोलैटिलिटी | 9.8% | 8.4% |
| शार्प अनुपात | 0.72 | 0.81 |
| अधिकतम ड्रॉडाउन | -21.3% | -14.8% |
| सबसे खराब 12-महीने रिटर्न | -22.5% | -15.1% |
| कम स्थिति वाले महीने | 14% | 14% |
| हिट दर (सिग्नल ने 5% से अधिक गिरावट पूर्व-संकेतित की) | N/A | 70% |
ओवरले शार्प अनुपात को 0.72 से 0.81 तक सुधारता है, मुख्य रूप से रिटर्न वृद्धि के बजाय वोलैटिलिटी कमी के माध्यम से। CAGR सुधार 30 बेसिस पॉइंट पर मामूली है क्योंकि रणनीति अपना अधिकांश समय बेसलाइन आवंटन पर बिताती है। जोखिम कमी अधिक पर्याप्त है: अधिकतम ड्रॉडाउन -21.3% से -14.8% तक 6.5 प्रतिशत अंक सुधरता है।
कम जोखिम स्थिति में बिताए गए 14% महीने ओवरले की लागत का प्रतिनिधित्व करते हैं। इन अवधियों के दौरान, यदि कोई गिरावट नहीं होती (फॉल्स पॉजिटिव परिदृश्य), तो बढ़ते बाजार में कम इक्विटी एक्सपोजर के कारण पोर्टफोलियो बेसलाइन से कम प्रदर्शन करता है।
सीमाएं और चेतावनियां
कई महत्वपूर्ण सीमाएं इन निष्कर्षों की व्यावहारिक प्रयोज्यता को बाधित करती हैं।
बैकटेस्ट इन-सैंपल है। चार-रेजीम वर्गीकरण और विशिष्ट सीमाएं (SKEW 145 से ऊपर, VIX/VIX3M 0.85 से नीचे) उसी डेटा का उपयोग करके परिभाषित की गई थीं जिसने परिणाम उत्पन्न किए। आउट-ऑफ-सैंपल प्रदर्शन लगभग निश्चित रूप से कमजोर होगा। अलग सत्यापन अवधि के बिना, ओवरफिटिंग की डिग्री अज्ञात है।
CBOE ने 2021 में SKEW इंडेक्स मेथडोलॉजी बदल दी, गणना को व्यापक ऑप्शन स्ट्राइक और मैच्योरिटी का उपयोग करने के लिए संशोधित किया। इसका अर्थ है कि 2021 के बाद की SKEW रीडिंग पहले की रीडिंग से सीधे तुलनीय नहीं हैं। इस विश्लेषण में 2021 से पहले और बाद के डेटा को जोड़ा गया है, जो एक संरचनात्मक विराम पेश करता है जो आगे चलकर सिग्नल विश्वसनीयता को प्रभावित कर सकता है।
लगभग 30% की फॉल्स पॉजिटिव दर महत्वपूर्ण है। व्यवहार में, इसका अर्थ है कि लगभग तीन डाइवर्जेंस सिग्नलों में से एक महत्वपूर्ण गिरावट का कारण नहीं बनता। सिग्नल के आधार पर जोखिम कम करने वाले निवेशकों के लिए, ये फॉल्स पॉजिटिव बुल मार्केट में अवसर लागत लगाते हैं।
सिग्नल गिरावट के विशिष्ट उत्प्रेरक की पहचान नहीं करता। यह उन्नत टेल रिस्क प्राइसिंग का पता लगाता है, लेकिन उस जोखिम का स्रोत क्रेडिट स्ट्रेस है, भू-राजनीतिक घटना है, या नीतिगत आश्चर्य है, यह केवल ऑप्शन डेटा से पहचाना नहीं जा सकता।
लेनदेन लागत प्रति पुनर्आवंटन 10 बेसिस पॉइंट अनुमानित है। व्यवहार में, लागत पोर्टफोलियो आकार, उपयोग किए गए उपकरणों और रीबैलेंसिंग के समय बाजार की स्थितियों पर निर्भर करती है।
VIX टर्म स्ट्रक्चर डेटा (VIX3M) केवल 2007 से उपलब्ध है। 2006 से 2007 की शुरुआत तक की अवधि के लिए, विश्लेषण VIX फ्यूचर्स अनुबंधों पर आधारित अनुमानित टर्म स्ट्रक्चर का उपयोग करता है, जो अतिरिक्त मापन शोर पेश करता है।
2020 के बाद रेजीम गतिशीलता बदल गई हो सकती है। 0DTE (शून्य दिन समाप्ति) ऑप्शंस की वृद्धि और ऑप्शन बाजार में खुदरा निवेशकों की बढ़ी हुई भागीदारी ने उन आपूर्ति-मांग गतिशीलता को बदल दिया है जो ऐतिहासिक रूप से SKEW को चलाती थीं। 2006-2019 के डेटा में पहचाने गए सिग्नल वर्तमान बाजार संरचना में अपनी भविष्यवाणी शक्ति बनाए रखते हैं या नहीं, यह एक खुला प्रश्न है।
व्यावहारिक निष्कर्ष
ऑप्शन स्क्यू और VIX टर्म स्ट्रक्चर, एक साथ उपयोग किए जाने पर, टाइमिंग तंत्र के बजाय रेजीम पहचान उपकरण के रूप में कार्य करते हैं। डाइवर्जेंस रेजीम, जहां चरम टेल रिस्क प्राइसिंग शांत वोलैटिलिटी सतह के साथ सह-अस्तित्व में होती है, ऐतिहासिक रूप से 2 से 6 सप्ताह की अग्रिम समयावधि के साथ महत्वपूर्ण इक्विटी गिरावट से पहले प्रकट हुआ है।
मासिक या त्रैमासिक रीबैलेंसिंग चक्र पर संचालित पोर्टफोलियो प्रबंधकों के लिए, सिग्नल अस्थायी जोखिम कमी के लिए व्यवस्थित आधार प्रदान करता है। जोखिम-समायोजित रिटर्न में सुधार (शार्प 0.72 से 0.81) सार्थक है लेकिन परिवर्तनकारी नहीं, और फॉल्स पॉजिटिव लागत के साथ आता है।
सिग्नल व्यापक जोखिम प्रबंधन ढांचे के भीतर कई इनपुट में से एक के रूप में सबसे उपयोगी है। इसका अकेले उपयोग नहीं किया जाना चाहिए। क्रेडिट स्प्रेड, पोजिशनिंग डेटा और मैक्रोइकोनॉमिक संकेतकों के साथ इसे जोड़ने से फॉल्स पॉजिटिव दर कम हो सकती है, हालांकि वह बहु-सिग्नल विश्लेषण इस बैकटेस्ट के दायरे से बाहर है।
व्यक्तिगत निवेशकों के लिए, प्राथमिक शिक्षा यह है कि ऑप्शन बाजार टेल रिस्क के बारे में जानकारी को इक्विटी बाजार से तेजी से संसाधित करते हैं। जब परिष्कृत ऑप्शन ट्रेडर हेडलाइन वोलैटिलिटी कम होने पर क्रैश सुरक्षा के लिए चरम प्रीमियम का भुगतान कर रहे होते हैं, तो सावधानी उचित होती है, भले ही किसी भी गिरावट का विशिष्ट समय अनिश्चित रहता हो।
संदर्भ
- Bollerslev, T. & Todorov, V. (2011). Tails, Fears, and Risk Premia. Review of Financial Studies, 24(8), 2165-2211. https://doi.org/10.1093/rfs/hhr039
- Bali, T., Cakici, N. & Whitelaw, R. (2011). Maxing Out: Stocks as Lotteries and the Cross-Section of Expected Returns. Journal of Financial Economics, 99(2), 427-446. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2010.08.014
- Cremers, M. & Weinbaum, D. (2010). Deviations from Put-Call Parity and Stock Return Predictability. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 45(2), 335-367. https://doi.org/10.1017/S002210901000013X
- Mixon, S. (2011). What Does Implied Volatility Skew Measure? Journal of Applied Finance, 21(2), 7-20.
- CBOE SKEW Index Methodology. Chicago Board Options Exchange. https://www.cboe.com/tradable_products/vix/skew/
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Written by Priya Sharma · Reviewed by Sam
यह लेख उद्धृत प्राथमिक साहित्य पर आधारित है और सटीकता तथा उचित श्रेय के लिए हमारी संपादकीय टीम द्वारा समीक्षित है। संपादकीय नीति.